摘要：隨著社交4.0時代的到來，視頻已經成為繼文字、語音、圖片之后的主要社交手段。在UGC、PGC以及PUGC生產的海量視頻共存于網絡空間之時，各大視頻應用面對龐大的“視頻海”采用了完全不同的運營分發方式。近兩年，算法推送的出現有效的減輕了視頻網站面對海量視頻的運營壓力并以強勢的姿態逐漸取代人工運營的位置，成為視頻推送分發的主要模式。但在算法網絡還未形成的階段，根據算法的推送模式極易導致用戶接收信息的單一片面化，人工參與運營監管還十分必要。本文以“抖音”、“騰訊視頻”為例，分析視頻分發模式的變化，并詳細分析“算法推送“與“人工分發”兩種視頻運營模式自身的利弊以此帶來新媒體行業內運營崗的職責變遷。同時展現兩種不同的算法模式交叉融合對于打破“信息繭房”和信息窄化弊端的重要性。

　　關鍵詞：視頻分發，算法推送，運營模式，信息繭房

　　四個多世紀前，威廉•莎士比亞說“整個世界是一座舞臺”。如今言猶在耳，只是這句話在當下比以往任何時刻都更顯真實。如果說3G顛覆了語音，開啟了移動終端的先河，那4G則是顛覆了圖片，開啟了移動視聽時代的大門。因為4G技術的發展，視頻社交逐漸成為繼文字、語音、圖片之后大受歡迎的社交形式，視頻傳播的便捷化也為UGC們打造出更多展示自我的舞臺。傳統的“優愛騰”紛紛引入大量UGC作品來充實自身的視頻平臺，更有抖音、快手、梨視頻等專門的短視頻平臺為UGC們提供展示舞臺，海量視頻時代已經到來。

　　而現在隨著5G時代的來臨，就視頻網站而言，必將會面對廣闊的由UGC、PGC、PUGC等用戶們創作出的“視頻海”。就在今年，根據卡思數據提供的《2019年短視頻行業分析報告》顯示，中國短視頻的播放總時長首次超過了長視頻，而中國短視頻平臺的視頻總時長也首次超過長視頻平臺。

　　面對大量視頻帶來的運營壓力，利用算法來進行視頻分發的推送模式逐漸成為首選。根據用戶的搜索習慣識別用戶興趣點并有針對性的分發已經成為主流，但由于機器識別可能會造成的受眾信息接受“窄化”以及機器機械化識別而導致部分“有害視頻”通過審核的問題，已經產生了負面的社會影響并引起監管部門以及企業本身的重視。故而，人工審核分發依舊是視頻運營中必不可少的一環。

　　一、算法推送下的視頻分發模式

　　在分析算法推送視頻的模式之前，我們要先了解什么是算法推送?算法推送是基于人們可接觸到的網絡內容過載，信息分發有效性減弱的情況下，利用代碼來搭建出一整套算法推送體系。其根本的運營方式是通過對用戶大數據的收集，基于不同的個體“WHO”來分發相應的內容“WHAT”。無論是網站還是手機應用都逐漸開始采用算法推送的模式，根據用戶的個人信息和歷史搜索數據，無限制的儲存、分析并搭建出個體興趣數據庫，以此為基礎不斷增加與個體興趣點相關的信息的推送量，從而使用戶產生對應用的粘性，增強應用的使用量及影響力。

　　在《機器代替編輯?》一文中，字節跳動的創始人張一鳴曾對算法推薦機制做出說明：“當用戶綁定微博登錄后的5秒鐘內，系統會為用戶建立起一個DNA興趣圖譜。這個圖譜類似于一個數學模型，主要根據用戶SNS賬號上的標簽，以及用戶的手機、位置、使用時間等數據提取而來。”1現今，字節跳動旗下的今日頭條、抖音等產品都廣泛運用算法推送模式，其競品快手、騰訊視頻、百度等也已逐漸應用算法分發模式來實現定點推送。

　　(一)基于算法的推送邏輯

　　在大數據時代，龐大的數據帶給算法巨大的權利。斯科特•拉什就曾提到：“在一個媒體和代碼無處不在的社會，權利越來越存在于算法之中”。大衛•比爾提出來“算法的權利”這一概念。算法的權利不僅指的是算法對分類、篩選、過濾信息上的絕對權利，也包含了算法在規則與人的關系中承擔著重要的過渡作用。在面對互聯網時代下數據的不斷增大，算法的權利與日俱增。利用算法進行精準信息推送的前提是平臺能夠準確獲取用戶數據。

　　2015年1月，字節跳動創始人張一鳴在極客公園創新大會上透漏，其算法邏輯是基于用戶的動作特征(包括點擊、停留、轉發、滑動、評論、分享)、環境特征(GPS定位、是否WIFI環境、是否節假日)和社交特征(微博關注關系、歷史微博內容等)來進行信息推送的。

　　在視頻平臺上通過捕捉動作特征即對用戶在瀏覽過程中選擇點擊的信息類型、觀看信息的時間長短、是否有評論、點贊、轉發等行為的收集，來獲取用戶的興趣點信息，通過對環境特征的判斷即用戶所處的地理位置、使用平臺的時間是否處于節假日以及所處網絡環境(使用WIFI還是移動數據流量)來判斷對用戶而言更有接近性、實用性的信息，通過對社交特征的提取即用戶本身所關注的博主類型、用戶好友的興趣類型、用戶在使用平臺時所發微博的內容類型來擴充興趣點避免信息窄化。這種算法模式將用戶的行為習慣轉化為數據，為每個用戶建立起相應的個人興趣庫，能夠有效幫助平臺實現有效的信息推送。

　　自2016年至今，國內短視頻平臺對于個性化推送和算法分發愈加重視，隨著把關權利從人工運營向算法分發的過渡，傳統的流量計算模式也發生了巨大的改變。在運營領域，場景、內容、用戶偏好和平臺優先級逐漸成為衡量產品的重要標準，運營策略也在不斷優化升級。

　　(二)基于算法分發的運營策略

　　在新媒體運營中，流量思維是一個重要的研究方向，甚至有學者提出“得流量者得天下”的理論。流量思維是指以獲取用戶流量為主要運營目標的思維方式，包括捕捉興趣點、提升用戶粘性等多種運營手段。在近幾年，視域更廣的“流量池思維”成為研究熱點。流量池思維是指獲取流量并通過儲存、運營和挖掘等手段，進行信息的再傳播，以期獲得更多的流量，是流量獲取之后的下一步社會行為。

　　通過算法對視頻流量情況的監控，將帶量視頻放到更大級別的流量池中不斷重點推薦。在抖音中，短視頻在內容流量池中獲得一定的量級后，平臺會使用算法機制將其放到二級流量池中進行更大的范圍的推薦，流量越大，推薦的次數越多，達到一定量級后會再次放到下一個更大量級的流量池中進行推薦。

　　以這種方式，優秀的視頻被不斷被放大從而獲得更大的流量。同時，以這種方式也能夠過濾掉一些不受歡迎的視頻，這種根據用戶的反饋來進行推送的模式更能反映出視頻的實際傳播效果。在騰訊視頻中，對流量池的概念還較弱，大流量的展現是算法推送與人工運營合力作用的結果。

　　面對處于宣傳期的影片或重點事件，騰訊視頻設置了不同的重點等級。重要事件人工放置到重點頁面并進行S級重點推薦，同時頻道頁與主頁面同時發力，產生現象級事件。對于重點UGC作品，重點推薦的視頻可以設置置頂模式，對質量較高、時效性較強、影響力較大的視頻可以在愛看頻道中設置一刷到五刷不同的強度，從而吸引到一定的流量。但對于大部分UGC視頻還是以算法分發為主，根據用戶的興趣點推薦相似內容來達到流量變現的效果。雖然由于抖音與騰訊視頻的定位有所不同，其對流量池的形成模式也有所差別，但是不可否認的是算法運營的模式已經逐漸成為視頻推送的主流。

　　(三)視頻平臺的算法推送模式

　　無論是本身基于數據推送為基本的“抖音”，還是傳統的騰訊視頻網站，面對數據算法推送而帶來的便捷化運營，紛紛投入大量的研發基金，不斷開發算法的多功能化視頻分發，以期達到以算法推送技術來減輕人工運營的壓力。抖音的算法推送模式較為成熟，在獲取建立用戶的數據庫時會根據用戶的定位信息推送接近性較強的視頻內容。

　　以學生為例，在獲取到用戶所處的位置信息后，學校的官方抖音賬號以及同校師生的作品會成為首要的推送內容，其次學校附近的美食、游玩場地以及附近院校的視頻會被大量推送，以此來擴充興趣信息庫，抖音的同城和推薦兩個板塊就是建立用戶數據庫的重要來源。

　　同時，用戶還可以在抖音中選擇是否同意其讀取聯系人等信息，如果用戶同意平臺讀取此類信息，平臺就可以輕松捕捉用戶的社交關系。平臺通過對所關注好友的類型及好友興趣的讀取，推送大量觀念、興趣一致的視頻內容，使用戶不斷的強化自身觀念，逐漸在抖音上建立起擬態社交環境，增強用戶使用抖音的時間，增強對抖音的依賴性。騰訊視頻也逐漸在進行算法代替人工的嘗試。在愛看頻道使用了算法模式來進行小視頻的推送。

　　騰訊的短視頻以電影、電視劇片段為主，同時也增加了大量UGC視頻。在騰訊的愛看頻道中，用戶點擊一條影視片段，如果觀看的時間超過視頻的三分之一，會自動在下方跳出與視頻相關的片段或者劇中明星的其他相關作品，通過對動作行為的捕捉來增強用戶黏性。騰訊視頻還會記憶用戶行為，在每次登錄之后都能夠根據以往行為推送相關信息，不斷刺激興趣點，從而增強用戶點的擊量。騰訊視頻處于人工運營向算法推送運營的過渡階段，正在不斷尋求算法推送的新模式以更加適應平臺本身的受眾定位。但不可否認的是，算法將逐漸在未來的短視頻分發運營中占據更為重要的比重。

　　二、海量視頻中人工運營的失效

　　2019年6月6日，第一張5G牌照的發放意味著流量資費下降、網速大幅度提升的5G時代的到來。在傳播領域，短視頻將成為人們獲取信息、展示自我和社交生活的主要舞臺。自2014年美拍、秒拍作為專業的短視頻運營進入到人們的視線，到抖音、快手、梨視頻等專業類短視頻應用的入場，2017年短視頻終于引來其爆發年。

　　根據QuestMobile報告，截止到2019年，我國已經有8.2億用戶在使用各類短視頻平臺，且使用率高達78%，尤其是以抖音、快手為代表的短視頻平臺，DAU、MAU的數值不斷攀升。④根據艾瑞咨詢公司的統計，短視頻目前已經進入到商業化的成熟期，到2020年，短視頻的市場收入將會達到2110.3億元，成為在互聯網紅利不斷消失的時代中唯一在增長的流量池。伴隨現今5G的到來，短視頻市場日漸成熟，未來短視頻的數量將會迎來新的爆發性增長。

　　(一)視頻洪流下運營模式的轉化

　　面對視頻數量的劇增，傳統的人工運營模式逐漸失效，大數據算法時代的到來為解決這一困境提供了依據。基于算法的智能推送相較于傳統的人工運營模式有更強的信息有效性。傳統的人工分發多是運營者根據后臺數據分析判斷，通過對用戶群體進行大致的畫像、記錄用戶的使用習慣和使用時長來進行運營分發從而盡可能達到信息的有效傳播，實現流量轉化的目的。而強大的算法邏輯已經可以根據大數據來讀取不同用戶自身的行為特征，以此建立其獨屬于個體的信息庫，從而實現內容的精準推送。抖音就是一個建立在算法邏輯基礎之上的產品。

　　根據抖音發布的《2019年短視頻營銷通案》我們可以看出，抖音在流量層分成了公域流量、商域流量和私域流量三個層面，從而打造出品效合一的營銷閉環。⑥抖音的人工運營主要集中在商域流量和運營監管的部分，商域內的運營主要體現在商業廣告以及網紅運營。通過對用戶個人信息的分析，廣告商們可以根據用戶的年齡、喜好等信息，將相應的產品投放其中，達到廣告的精準投放，實現有效的商業變現。

　　以美妝產品為例，抖音中對于美妝類產品的商業化營銷方案主要包括網紅主播推薦產品、針對產品適應的年齡段有針對性的進行廣告推送等方面，根據客戶對廣告力度需求的不同，還可以對廣告本身在抖音中出現的頻次進行限定。騰訊視頻作為老牌的視頻媒體，正處于人工運營向算法推送的轉型期。除商用層面視頻推送以及視頻監管需要人工運營之外，其他頻道內容已經逐步由算法分發推送來代替，feed流成為評判的重要標準。以算法來替代人工選擇視頻的低效率、低達到性讓騰訊短視頻在以電影電視片段、UGC視頻為主的短視頻領域展現了較快的用戶吸引力。

　　自算法時代到來以后，對視頻的監管日漸成為運營者的工作重心。媒體作為傳播的是窗口，需要承擔自身的社會責任，而絕大部分UGC用戶的短視頻則是利用算法push來進行分發，算法現階段對于視頻的過濾主要停留在關鍵詞、畫面、字幕的篩選上，人工監管依舊是保證媒體純凈的必要手段。但不可否認的是，無論是老牌的“優愛騰”還是新興的抖音、快手等都已經將算法推送作為主要的分發模式，人工運營的需求量正在逐步減少。

　　(二)人工運營崗位的消減

　　在中國，2000年以前，新媒體運營處在以用戶運營為核心的早期階段，這一時期阿里巴巴、百度、新浪、騰訊等第一批互聯網公司開始注重用戶體驗，將運營的概念逐漸應用到新媒體領域。2000年-2005年是以產品運營為主導的時期，運營人員的主要工作是通過與客戶進行線上線下的反復溝通與反饋，以次來不斷的研發和升級新產品。到2012年，互聯網公司之間的競爭迫使運營者們開始以活動運營為主來不斷推廣自身的產品。

　　2012年之后，移動互聯網的普及使得內容運營成為運營工作者的主要方向，因此新媒體運營的重心由活動運營轉化為以吸睛標題、走心內容、精美圖片或H5為主要形式的內容運營。⑦5自2017年，運營的概念開始從對生產和提供的內容進行設計、運行、評價和改進的工作轉化為以分析算法推送模式來獲取更大流量的手段。相較于傳統的運營中以視頻內容為判斷標準來繪出用戶畫像進行視頻推廣，現今的流量分發已經開始轉化為受眾反饋為中心進行流量分發的模式。算法推送的快捷高效，尤其是大數據時代，平臺本身儲存的數據逐漸完整準確，人工運營的弊端逐漸顯露，機器代替人工已經成為必然。

　　傳統的產品運營、用戶運營、內容運營、活動運營已經成為可被機器替代的運營工作。在平臺內部，運營人員轉崗屢見不鮮，甚至會出現人數多達上千人的公司中，運營人員的需求只有十幾名的情況。現今，無論是抖音還是騰訊視頻，公眾內容運營的部分已經很大程度上交由機器來判斷。根據公開內容顯示，視頻平臺中對于視頻運營的職責要求已經由對視頻進行監管分發轉向對優質內容的搜索、個體網紅的開發以及商業變現層面。運營崗在算法推送自身還存在相當的缺陷的情況下還不會消失，但運營人員的逐漸消減已成必然。

　　三、算法與人工合力打破運營困境

　　哈佛大學教授凱斯•桑斯坦在《信息烏托邦》中提出了“信息繭房”的概念，他認為在信息傳播中，因公眾自身的信息需求并非全方位的，公眾只注意自己選擇的東西和使自己愉悅的通訊領域，久而久之，會將自身桎梏于像蠶繭一般的“繭房”中。⑥這一概念在算法推薦為主的短視頻平臺上久被弊病。就個體而言，“信息繭房”阻礙了個體與信息環境的全面發展，形成所謂的“回聲室”效應，自己喜好的內容和語氣的觀點得到激勵和放大，二隊其他觀點一位排斥，就群體而言，社會成員因“趣緣”而組成團體，強化了內部認同感，同質性的交流使得成員所持有的觀點變得極端，加重了群體極化現象的發生。⑨6實則算法推薦在“信息繭房”生成后并不能夠產生增效作用，但這并不意味著算法推薦是完美的運營手段。在我們實際的分析中，現今的算法推送的方式依舊需要人工運營的協助。

　　通信論文范例：基于5G預期廣電媒體來打造新媒體

　　隨著5G時代的發展，面對海量短視頻，算法推送模式不可或缺，且越來越成為短視頻運營中的主要模式。在不斷完善算法推薦模式之下，以算法為用戶定制所需信息，并利用人工監管分發，避免個體進入“信息繭房”，才能更好的規避算法的弊端，同時也有助于媒體承擔起應擔負的社會責任。在發揮短視頻傳播的社會功能之時，采取積極措施讓“人工運營”與“算法推送”兩種短視頻推送模式相輔相成，更有助于形成完整、健康的短視頻生態體系。

　　作者：路顏西